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  <title>HDFS基础总结 | 任启强的个人博客</title>
  












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          <h1 class="post-title" itemprop="name headline">HDFS基础总结

              
            
          </h1>
        

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    <div class="post-body" itemprop="articleBody">

      
      

      
        <h2 id="HDFS"><a href="#HDFS" class="headerlink" title="HDFS"></a>HDFS</h2><blockquote>
<p>HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop项目的核心子项目，是分布式计算中数据存储管理的基础，是基于流数据模式访问和处理超 大文件的需求而开发的，可以运行于廉价的商用服务器上。 HDFS 源于 Google 在2003年10月份发表的GFS（Google File System） 论文。 它其实就是 GFS 的一个克隆版本。 </p>
</blockquote>
<h3 id="特点"><a href="#特点" class="headerlink" title="特点"></a>特点</h3><blockquote>
<p> 随着互联网的快速发展，数据量越来越多，一台服务器的存储有限，所以数据应该分配到更多的机器的磁盘中，因此需要一种系统来管理多台机器上的文件，这就是分布式文件管 理系统 ，它具有高容错的特点，它可以部署在廉价的通用硬件上，提供高吞吐率的数据访 问，适合那些需要处理海量数据集的应用程序。</p>
</blockquote>
<h4 id="高容错性"><a href="#高容错性" class="headerlink" title="高容错性"></a>高容错性</h4><ul>
<li>数据自动保存多个副本。它通过增加副本的形式，提高容错性。</li>
<li>某一个副本丢失以后，它可以自动恢复，这是由 HDFS 内部机制实现的。</li>
</ul>
<h4 id="适合大数据处理"><a href="#适合大数据处理" class="headerlink" title="适合大数据处理"></a>适合大数据处理</h4><ul>
<li>处理数据达到 GB、TB、甚至PB级别的数据</li>
<li>能够处理百万规模以上的文件数量，数量相当之大。</li>
<li>能够处理10K节点的规模。</li>
</ul>
<h4 id="适合批处理"><a href="#适合批处理" class="headerlink" title="适合批处理"></a>适合批处理</h4><ul>
<li>它是通过移动计算而不是移动数据。</li>
<li>将数据暴露给计算框架</li>
</ul>
<h4 id="流式文件访问"><a href="#流式文件访问" class="headerlink" title="流式文件访问"></a>流式文件访问</h4><ul>
<li>一次写入，多次读取。文件一旦写入不能修改，只能追加。</li>
<li>它能保证数据的一致性。</li>
</ul>
<h4 id="可构建在廉价的机器上"><a href="#可构建在廉价的机器上" class="headerlink" title="可构建在廉价的机器上"></a>可构建在廉价的机器上</h4><ul>
<li><p>它通过多副本机制，提高可靠性。</p>
</li>
<li><p>它提供了容错和恢复机制。比如某一个副本丢失，可以通过其它副本来恢复。</p>
</li>
</ul>
<h3 id="劣势"><a href="#劣势" class="headerlink" title="劣势"></a>劣势</h3><h4 id="低延时数据访问"><a href="#低延时数据访问" class="headerlink" title="低延时数据访问"></a>低延时数据访问</h4><ul>
<li>比如毫秒级的来存储数据，它做不到。</li>
<li>它适合高吞吐率的场景，就是在某一时间内写入大量的数据。但是它在低延时的情况下是不行的，比如毫秒级以内读取数据，这样它是很难做到的。</li>
</ul>
<h4 id="小文件存储"><a href="#小文件存储" class="headerlink" title="小文件存储"></a>小文件存储</h4><ul>
<li>存储大量小文件(这里的小文件是指小于HDFS系统的Block大小的文件（默认64M）)的话，它会占用 NameNode大量的内存来存储文件、目录和块信息。这样是不可取的，因为NameNode的内存总是有限的。</li>
<li>小文件存储的寻道时间会超过读取时间，它违反了HDFS的设计目标。</li>
</ul>
<h4 id="并发写入，文件随机修改"><a href="#并发写入，文件随机修改" class="headerlink" title="并发写入，文件随机修改"></a>并发写入，文件随机修改</h4><ul>
<li>一个文件只能有一个写，不允许多个线程同时写。</li>
<li>仅支持数据 append（追加），不支持文件的随机修改。</li>
</ul>
<h3 id="HDFS基本概念"><a href="#HDFS基本概念" class="headerlink" title="HDFS基本概念"></a>HDFS基本概念</h3><blockquote>
<p>HDFS（Hadoop Distributed File System）：分布式文件系统，将一个文件分成多个块，分别存储(拷贝)到不同的节点上，它是Hadoop体系中<strong>数据存储管理</strong>的基础。它是一个高度容错的系统，能检测和应对硬件故障，用于在低成本的通用硬件上运行。HDFS简化了文件的一致性模型，通过流式数据访问，提供高吞吐量应用程序数据访问功能，适合带有大型数据集的应用程序。</p>
</blockquote>
<h4 id="机架"><a href="#机架" class="headerlink" title="机架"></a>机架</h4><p>HDFS集群，由分布在多个机架上的大量DataNode组成，不同机架之间节点通过交换机通信，HDFS通过机架感知策略，使NameNode能够确定每个DataNode所属的机架ID，使用副本存放策略，来改进数据的可靠性、可用性和网络带宽的利用率。</p>
<h4 id="数据块-block"><a href="#数据块-block" class="headerlink" title="数据块(block)"></a>数据块(block)</h4><p>linux中每个磁盘有默认的数据块大小，这是对磁盘操作的最小单位，通常512字节。HDFS中也有数据块的概念。它是最基本的存储单元，默认为64M/128M，用户可以自行设置大小。</p>
<h4 id="元数据"><a href="#元数据" class="headerlink" title="元数据"></a>元数据</h4><p>指HDFS文件系统中，文件和目录的属性信息。HDFS实现时，采用了 镜像文件（Fsimage） + 日志文件（EditLog）的备份机制。文件的镜像文件中内容包括：修改时间、访问时间、数据块大小、组成文件的数据块的存储位置信息。目录的镜像文件内容包括：修改时间、访问控制权限等信息。日志文件记录的是：HDFS的更新操作。</p>
<p>NameNode启动的时候，会将镜像文件和日志文件的内容在内存中合并。把内存中的元数据更新到最新状态。</p>
<h4 id="用户数据"><a href="#用户数据" class="headerlink" title="用户数据"></a>用户数据</h4><p>HDFS存储的大部分都是用户数据，以数据块的形式存放在DataNode上。</p>
<p>在HDFS中，NameNode 和 DataNode之间使用TCP协议进行通信。DataNode每3s向NameNode发送一个心跳。每10次心跳后，向NameNode发送一个数据块报告自己的信息，通过这些信息，NameNode能够重建元数据，并确保每个数据块有足够的副本。</p>
<h4 id="fsimage"><a href="#fsimage" class="headerlink" title="fsimage"></a>fsimage</h4><p>元数据镜像文件：Namenode启动后，文件的元数据被加载到内存中，加载到内存后也会把这些元数据写入到本地的磁盘中，这个文件就是fsimage文件。 </p>
<p>HDFS的目录树及文件/目录元信息是保存在内存中的，如果节点掉电或进程崩溃，数据将 不再存在,必须将上述信息保存到磁盘,Fslmage就是保存某一个时刻元数据的信息的磁盘文 件元数据镜像在内存中保存一份最新的。内存中的镜像=fsimage+fsedit。</p>
<h4 id="fsedits"><a href="#fsedits" class="headerlink" title="fsedits"></a>fsedits</h4><p>元数据操作日志文件：客户端要对文件进行读写操作，在这些操作产生的日志就存在了fsedit文件中。对内存目录树的修改，也必须同步到磁盘元数据上，但每次修改都将内存元数据导出到磁盘，显然是不现实的，为此，namenode引入了镜像编辑日志，将每次的改动都保存在日志中，如果namenode机器宕机或者namenode进程挂掉后可以使用FSlmage和EditLog联合恢复内存元数据。 </p>
<h4 id="HDFS-Client"><a href="#HDFS-Client" class="headerlink" title="HDFS Client"></a>HDFS Client</h4><p>Namenode存储着命名空间（namespace）和元数据（metadata） ，如果想对文件进行读写的话，首先需要通过Namenode来获取一些信息。客户端主要工作如下：</p>
<ol>
<li>文件切分.文件上传 HDFS 的时候，Client 将文件切分成 一个一个的Block，然后进行存储。.</li>
<li>与NameNode交互，读取文件位置信息</li>
<li>与DataNode交互，读取或者写入数据</li>
<li>管理HDFS、访问HDFS(浏览器、shell、JavaAPI)</li>
</ol>
<h4 id="NameNode"><a href="#NameNode" class="headerlink" title="NameNode"></a>NameNode</h4><p> 整个 Hadoop 集群中只有一个 NameNode。它是整个系统的“总管”，负责管理 HDFS 的目录树和相关的文件元数据信息。这些信息以“fsimage”（HDFS 元数据镜像文件） 和 “editlog”（HDFS 文件改动日志）两个文件形式存放在本地磁盘，当 HDFS 重启时重新构造出来的。此外，NameNode 还负责监控各个 DataNode 的健康状态，一旦发现某个 DataNode 宕掉，则将该 DataNode 移出 HDFS 并重新备份其上面的数据。</p>
<ol>
<li>管理HDFS的名称空间</li>
<li>管理数据块的映射信息</li>
<li>配置副本策略</li>
<li>处理客户端的读写请求</li>
</ol>
<h4 id="DataNode"><a href="#DataNode" class="headerlink" title="DataNode"></a>DataNode</h4><p>般而言，每个 Slave 节点上安装一个 DataNode，它负责实际的数据存储，并将数据信息定期汇报NameNode。DataNode 以固定大小的block 为基本单位组织文件内容，默认情况下block 大小为 64MB。（当然现在的版本已经是128MB了），当用户上传一个大的文件到 HDFS 上时，该文件会被切分成 若干个block，分别存储到不同的DataNode ；同时，为了保证数据可靠，会将同一个block 以流水线方式写到若干个（默认是3，该参数可配置）不同的DataNode 上。这种文件切割 后存储的过程是对用户透明的。</p>
<ol>
<li>存储实际的数据块</li>
<li>执行数据块的读/写操作</li>
</ol>
<h4 id="Secondary-NameNode"><a href="#Secondary-NameNode" class="headerlink" title="Secondary NameNode"></a>Secondary NameNode</h4><p>Secondary NameNode 最重要的任务并不是为 NameNode 元数据进行热备份，而是定期合并 fsimage 和 edits 日志，并传输给 NameNode。这里需要注意的是，为了减小 NameNode 压力，NameNode 自己并不会合并 fsimage 和 edits，并将文件存储到磁盘上，而是交由 Secondary NameNode 完成。</p>
<ol>
<li><p>辅助 NameNode，分担其工作量。</p>
</li>
<li><p>定期合并fsimage和fsedits，并推送给NameNode。</p>
</li>
<li><p>在紧急情况下，可辅助恢复 NameNode。</p>
</li>
</ol>
<h3 id="HDFS体系结构"><a href="#HDFS体系结构" class="headerlink" title="HDFS体系结构"></a>HDFS体系结构</h3><blockquote>
<p>HDFS具有主/从架构。HDFS集群由单个NameNode，管理文件系统命名空间的主服务器和管理客户端对文件的访问组成。此外，还有许多DataNode，通常是群集中每个节点一个，用于管理连接到它们运行的节点的存储。HDFS公开文件系统命名空间，并允许用户数据存储在文件中。在内部，文件被分成一个或多个块，这些块存储在一组DataNode中。NameNode执行文件系统命名空间操作，如打开，关闭和重命名文件和目录。它还确定了块到DataNode的映射。DataNode负责提供来自文件系统客户端的读写请求。DataNodes还执行块创建，删除。</p>
</blockquote>
<p><img src="en-resource://database/2177:1" alt="1848e1dcb0de7b32f15cd36ee1b3239f.png"></p>
<h3 id="进阶"><a href="#进阶" class="headerlink" title="进阶"></a>进阶</h3><h4 id="数据块大小设置"><a href="#数据块大小设置" class="headerlink" title="数据块大小设置"></a>数据块大小设置</h4><blockquote>
<p>小于块大小的小文件不会占用整个HDFS块空间。但是较多的小文件会占用更多的NameNode的内存，文本处理时可能会有更大的网络开销。现在版本默认128M</p>
</blockquote>
<p>Q1:如果一个HDFS上的文件大小(file size) 小于块大小(block size) ，那么HDFS会实际占用Linux file system的多大空间？</p>
<p>A1:实际的文件大小，而非一个块的大小。块大小还是必要的，一个显而易见的作用就是当文件通过append操作不断增长的过程中，可以通过来block size决定何时split文件。</p>
<figure class="highlight plain"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line">“The block size is a meta attribute. If you append tothe file later, it still needs to know when to split further - so it keeps that value as a mere metadata it can use to advise itself on write boundaries.”     --Hadoop Community</span><br></pre></td></tr></table></figure>
<p>Q2:为什么64MB(或128MB或256MB)是最优选择？</p>
<p>A2:</p>
<p><strong>减小硬盘寻道时间</strong></p>
<p>HDFS的设计前提是支持大容量的流式数据操作，所以即使是一般的读写操作涉及到的数据量也是比较大的。如果数据块设置的过小，那么读取的数据块就比较多，由于数据块在硬盘上非连续存储，普通硬盘因为需要移动磁头，所以随机寻址较慢，读越多的数据块就增大了总的硬盘寻道时间。当硬盘寻道时间比io时间还要长的多时，那么硬盘寻道时间就成了系统的一个瓶颈。合适的块大小有助于减少硬盘寻道时间，提高系统吞吐量。</p>
<p><strong>减小NameNode内存消耗</strong></p>
<p>对于HDFS，他只有一个Namenode节点，他的内存相对于Datanode来说，是极其有限的。然而，namenode需要在其内存FSImage文件中中记录在Datanode中的数据块信息，假如数据块大小设置过少，而需要维护的数据块信息就会过多，那Namenode的内存可能就会伤不起了。</p>
<p>Q3:为什么不能远大于64MB(或128MB或256MB)？</p>
<p>A3:</p>
<p>Map崩溃问题：系统需要重新启动，启动过程需要重新加载数据，数据块越大，数据加载时间越长，系统恢复过程越长。</p>
<h4 id="健壮性"><a href="#健壮性" class="headerlink" title="健壮性"></a>健壮性</h4><p>HDFS的主要目标就是即使在出错的情况下也要保证数据存储的可靠性。常见的三种出错情况是：Namenode出错, Datanode出错和网络割裂(network partitions)。</p>
<h5 id="磁盘数据错误，心跳检测和重新复制"><a href="#磁盘数据错误，心跳检测和重新复制" class="headerlink" title="磁盘数据错误，心跳检测和重新复制"></a>磁盘数据错误，心跳检测和重新复制</h5><p>​         每个Datanode节点周期性地向Namenode发送心跳信号。网络割裂可能导致一部分Datanode跟Namenode失去联系。Namenode通过心跳信号的缺失来检测这一情况，并将这些近期不再发送心跳信号Datanode标记为宕机，不会再将新的IO请求发给它们。任何存储在宕机Datanode上的数据将不再有效。Datanode的宕机可能会引起一些数据块的副本系数低于指定值，Namenode不断地检测这些需要复制的数据块，一旦发现就启动复制操作。在下列情况下，可能需要重新复制：某个Datanode节点失效，某个副本遭到损坏，Datanode上的硬盘错误，或者文件的副本系数增大。         </p>
<h5 id="集群均衡"><a href="#集群均衡" class="headerlink" title="集群均衡"></a>集群均衡</h5><p>​         HDFS的架构支持数据均衡策略。如果某个Datanode节点上的空闲空间低于特定的临界点，按照均衡策略系统就会自动地将数据从这个Datanode移动到其他空闲的Datanode。当对某个文件的请求突然增加，那么也可能启动一个计划创建该文件新的副本，并且同时重新平衡集群中的其他数据。这些均衡策略目前还没有实现。         </p>
<h5 id="数据完整性"><a href="#数据完整性" class="headerlink" title="数据完整性"></a>数据完整性</h5><p>​        从某个Datanode获取的数据块有可能是损坏的，损坏可能是由Datanode的存储设备错误、网络错误或者软件bug造成的。HDFS客户端软件实现了对HDFS文件内容的校验和(checksum)检查。当客户端创建一个新的HDFS文件，会计算这个文件每个数据块的校验和，并将校验和作为一个单独的隐藏文件保存在同一个HDFS名字空间下。当客户端获取文件内容后，它会检验从Datanode获取的数据跟相应的校验和文件中的校验和是否匹配，如果不匹配，客户端可以选择从其他Datanode获取该数据块的副本。         </p>
<h4 id="元数据磁盘错误"><a href="#元数据磁盘错误" class="headerlink" title="元数据磁盘错误"></a>元数据磁盘错误</h4><p>​         FsImage和Editlog是HDFS的核心数据结构。如果这些文件损坏了，整个HDFS实例都将失效。因而，Namenode可以配置成支持维护多个FsImage和Editlog的副本。任何对FsImage或者Editlog的修改，都将同步到它们的副本上。这种多副本的同步操作可能会降低Namenode每秒处理的名字空间事务数量。然而这个代价是可以接受的，因为即使HDFS的应用是数据密集的，它们也非元数据密集的。当Namenode重启的时候，它会选取最近的完整的FsImage和Editlog来使用。 </p>
<h4 id="参考："><a href="#参考：" class="headerlink" title="参考："></a>参考：</h4><p>[]: <a href="https://www.cnblogs.com/codeOfLife/p/5375120.html" target="_blank" rel="noopener">https://www.cnblogs.com/codeOfLife/p/5375120.html</a>    “初步掌握HDFS的架构及原理”<br>[]: <a href="https://www.yiibai.com/hadoop/hadoop_hdfs_overview.html" target="_blank" rel="noopener">https://www.yiibai.com/hadoop/hadoop_hdfs_overview.html</a>    “HDFS概念”</p>
<p>[^]: <a href="https://www.cnblogs.com/Dhouse/p/6901028.html?utm_source=itdadao&amp;utm_medium=referral" target="_blank" rel="noopener">https://www.cnblogs.com/Dhouse/p/6901028.html?utm_source=itdadao&amp;utm_medium=referral</a>  HDFS数据块大小设置</p>

      
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              <p class="site-author-name" itemprop="name">任启强</p>
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              <div class="post-toc-content"><ol class="nav"><li class="nav-item nav-level-2"><a class="nav-link" href="#HDFS"><span class="nav-number">1.</span> <span class="nav-text">HDFS</span></a><ol class="nav-child"><li class="nav-item nav-level-3"><a class="nav-link" href="#特点"><span class="nav-number">1.1.</span> <span class="nav-text">特点</span></a><ol class="nav-child"><li class="nav-item nav-level-4"><a class="nav-link" href="#高容错性"><span class="nav-number">1.1.1.</span> <span class="nav-text">高容错性</span></a></li><li class="nav-item nav-level-4"><a class="nav-link" href="#适合大数据处理"><span class="nav-number">1.1.2.</span> <span class="nav-text">适合大数据处理</span></a></li><li class="nav-item nav-level-4"><a class="nav-link" href="#适合批处理"><span class="nav-number">1.1.3.</span> <span class="nav-text">适合批处理</span></a></li><li class="nav-item nav-level-4"><a class="nav-link" href="#流式文件访问"><span class="nav-number">1.1.4.</span> <span class="nav-text">流式文件访问</span></a></li><li class="nav-item nav-level-4"><a class="nav-link" href="#可构建在廉价的机器上"><span class="nav-number">1.1.5.</span> <span class="nav-text">可构建在廉价的机器上</span></a></li></ol></li><li class="nav-item nav-level-3"><a class="nav-link" href="#劣势"><span class="nav-number">1.2.</span> <span class="nav-text">劣势</span></a><ol class="nav-child"><li class="nav-item nav-level-4"><a class="nav-link" href="#低延时数据访问"><span class="nav-number">1.2.1.</span> <span class="nav-text">低延时数据访问</span></a></li><li class="nav-item nav-level-4"><a class="nav-link" href="#小文件存储"><span class="nav-number">1.2.2.</span> <span class="nav-text">小文件存储</span></a></li><li class="nav-item nav-level-4"><a class="nav-link" href="#并发写入，文件随机修改"><span class="nav-number">1.2.3.</span> <span class="nav-text">并发写入，文件随机修改</span></a></li></ol></li><li class="nav-item nav-level-3"><a class="nav-link" href="#HDFS基本概念"><span class="nav-number">1.3.</span> <span class="nav-text">HDFS基本概念</span></a><ol class="nav-child"><li class="nav-item nav-level-4"><a class="nav-link" href="#机架"><span class="nav-number">1.3.1.</span> <span class="nav-text">机架</span></a></li><li class="nav-item nav-level-4"><a class="nav-link" href="#数据块-block"><span class="nav-number">1.3.2.</span> <span class="nav-text">数据块(block)</span></a></li><li class="nav-item nav-level-4"><a class="nav-link" href="#元数据"><span class="nav-number">1.3.3.</span> <span class="nav-text">元数据</span></a></li><li class="nav-item nav-level-4"><a class="nav-link" href="#用户数据"><span class="nav-number">1.3.4.</span> <span class="nav-text">用户数据</span></a></li><li class="nav-item nav-level-4"><a class="nav-link" href="#fsimage"><span class="nav-number">1.3.5.</span> <span class="nav-text">fsimage</span></a></li><li class="nav-item nav-level-4"><a class="nav-link" href="#fsedits"><span class="nav-number">1.3.6.</span> <span class="nav-text">fsedits</span></a></li><li class="nav-item nav-level-4"><a class="nav-link" href="#HDFS-Client"><span class="nav-number">1.3.7.</span> <span class="nav-text">HDFS Client</span></a></li><li class="nav-item nav-level-4"><a class="nav-link" href="#NameNode"><span class="nav-number">1.3.8.</span> <span class="nav-text">NameNode</span></a></li><li class="nav-item nav-level-4"><a class="nav-link" href="#DataNode"><span class="nav-number">1.3.9.</span> <span class="nav-text">DataNode</span></a></li><li class="nav-item nav-level-4"><a class="nav-link" href="#Secondary-NameNode"><span class="nav-number">1.3.10.</span> <span class="nav-text">Secondary NameNode</span></a></li></ol></li><li class="nav-item nav-level-3"><a class="nav-link" href="#HDFS体系结构"><span class="nav-number">1.4.</span> <span class="nav-text">HDFS体系结构</span></a></li><li class="nav-item nav-level-3"><a class="nav-link" href="#进阶"><span class="nav-number">1.5.</span> <span class="nav-text">进阶</span></a><ol class="nav-child"><li class="nav-item nav-level-4"><a class="nav-link" href="#数据块大小设置"><span class="nav-number">1.5.1.</span> <span class="nav-text">数据块大小设置</span></a></li><li class="nav-item nav-level-4"><a class="nav-link" href="#健壮性"><span class="nav-number">1.5.2.</span> <span class="nav-text">健壮性</span></a><ol class="nav-child"><li class="nav-item nav-level-5"><a class="nav-link" href="#磁盘数据错误，心跳检测和重新复制"><span class="nav-number">1.5.2.1.</span> <span class="nav-text">磁盘数据错误，心跳检测和重新复制</span></a></li><li class="nav-item nav-level-5"><a class="nav-link" href="#集群均衡"><span class="nav-number">1.5.2.2.</span> <span class="nav-text">集群均衡</span></a></li><li class="nav-item nav-level-5"><a class="nav-link" href="#数据完整性"><span class="nav-number">1.5.2.3.</span> <span class="nav-text">数据完整性</span></a></li></ol></li><li class="nav-item nav-level-4"><a class="nav-link" href="#元数据磁盘错误"><span class="nav-number">1.5.3.</span> <span class="nav-text">元数据磁盘错误</span></a></li><li class="nav-item nav-level-4"><a class="nav-link" href="#参考："><span class="nav-number">1.5.4.</span> <span class="nav-text">参考：</span></a></li></ol></li></ol></li></ol></div>
            

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      <!--/noindex-->
      

      

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        <div class="copyright">&copy; <span itemprop="copyrightYear">2019</span>
  <span class="with-love" id="animate">
    <i class="fa fa-snowflake-o"></i>
  </span>
  <span class="author" itemprop="copyrightHolder">任启强</span>

  

  
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      </div>
    

    

    

    
  </div>

  

<script>
  if (Object.prototype.toString.call(window.Promise) !== '[object Function]') {
    window.Promise = null;
  }
</script>














  
    
    
  
  <script color="0,0,255" opacity="0.5" zindex="-1" count="99" src="/note/lib/canvas-nest/canvas-nest.min.js"></script>













  
  <script src="/note/lib/jquery/index.js?v=2.1.3"></script>

  
  <script src="/note/lib/velocity/velocity.min.js?v=1.2.1"></script>

  
  <script src="/note/lib/velocity/velocity.ui.min.js?v=1.2.1"></script>


  


  <script src="/note/js/src/utils.js?v=6.7.0"></script>

  <script src="/note/js/src/motion.js?v=6.7.0"></script>



  
  

  
  <script src="/note/js/src/scrollspy.js?v=6.7.0"></script>
<script src="/note/js/src/post-details.js?v=6.7.0"></script>



  


  <script src="/note/js/src/bootstrap.js?v=6.7.0"></script>



  



  











  

  <script>
    // Popup Window;
    var isfetched = false;
    var isXml = true;
    // Search DB path;
    var search_path = "search.xml";
    if (search_path.length === 0) {
      search_path = "search.xml";
    } else if (/json$/i.test(search_path)) {
      isXml = false;
    }
    var path = "/note/" + search_path;
    // monitor main search box;

    var onPopupClose = function (e) {
      $('.popup').hide();
      $('#local-search-input').val('');
      $('.search-result-list').remove();
      $('#no-result').remove();
      $(".local-search-pop-overlay").remove();
      $('body').css('overflow', '');
    }

    function proceedsearch() {
      $("body")
        .append('<div class="search-popup-overlay local-search-pop-overlay"></div>')
        .css('overflow', 'hidden');
      $('.search-popup-overlay').click(onPopupClose);
      $('.popup').toggle();
      var $localSearchInput = $('#local-search-input');
      $localSearchInput.attr("autocapitalize", "none");
      $localSearchInput.attr("autocorrect", "off");
      $localSearchInput.focus();
    }

    // search function;
    var searchFunc = function(path, search_id, content_id) {
      'use strict';

      // start loading animation
      $("body")
        .append('<div class="search-popup-overlay local-search-pop-overlay">' +
          '<div id="search-loading-icon">' +
          '<i class="fa fa-spinner fa-pulse fa-5x fa-fw"></i>' +
          '</div>' +
          '</div>')
        .css('overflow', 'hidden');
      $("#search-loading-icon").css('margin', '20% auto 0 auto').css('text-align', 'center');

      

      $.ajax({
        url: path,
        dataType: isXml ? "xml" : "json",
        async: true,
        success: function(res) {
          // get the contents from search data
          isfetched = true;
          $('.popup').detach().appendTo('.header-inner');
          var datas = isXml ? $("entry", res).map(function() {
            return {
              title: $("title", this).text(),
              content: $("content",this).text(),
              url: $("url" , this).text()
            };
          }).get() : res;
          var input = document.getElementById(search_id);
          var resultContent = document.getElementById(content_id);
          var inputEventFunction = function() {
            var searchText = input.value.trim().toLowerCase();
            var keywords = searchText.split(/[\s\-]+/);
            if (keywords.length > 1) {
              keywords.push(searchText);
            }
            var resultItems = [];
            if (searchText.length > 0) {
              // perform local searching
              datas.forEach(function(data) {
                var isMatch = false;
                var hitCount = 0;
                var searchTextCount = 0;
                var title = data.title.trim();
                var titleInLowerCase = title.toLowerCase();
                var content = data.content.trim().replace(/<[^>]+>/g,"");
                
                var contentInLowerCase = content.toLowerCase();
                var articleUrl = decodeURIComponent(data.url).replace(/\/{2,}/g, '/');
                var indexOfTitle = [];
                var indexOfContent = [];
                // only match articles with not empty titles
                if(title != '') {
                  keywords.forEach(function(keyword) {
                    function getIndexByWord(word, text, caseSensitive) {
                      var wordLen = word.length;
                      if (wordLen === 0) {
                        return [];
                      }
                      var startPosition = 0, position = [], index = [];
                      if (!caseSensitive) {
                        text = text.toLowerCase();
                        word = word.toLowerCase();
                      }
                      while ((position = text.indexOf(word, startPosition)) > -1) {
                        index.push({position: position, word: word});
                        startPosition = position + wordLen;
                      }
                      return index;
                    }

                    indexOfTitle = indexOfTitle.concat(getIndexByWord(keyword, titleInLowerCase, false));
                    indexOfContent = indexOfContent.concat(getIndexByWord(keyword, contentInLowerCase, false));
                  });
                  if (indexOfTitle.length > 0 || indexOfContent.length > 0) {
                    isMatch = true;
                    hitCount = indexOfTitle.length + indexOfContent.length;
                  }
                }

                // show search results

                if (isMatch) {
                  // sort index by position of keyword

                  [indexOfTitle, indexOfContent].forEach(function (index) {
                    index.sort(function (itemLeft, itemRight) {
                      if (itemRight.position !== itemLeft.position) {
                        return itemRight.position - itemLeft.position;
                      } else {
                        return itemLeft.word.length - itemRight.word.length;
                      }
                    });
                  });

                  // merge hits into slices

                  function mergeIntoSlice(text, start, end, index) {
                    var item = index[index.length - 1];
                    var position = item.position;
                    var word = item.word;
                    var hits = [];
                    var searchTextCountInSlice = 0;
                    while (position + word.length <= end && index.length != 0) {
                      if (word === searchText) {
                        searchTextCountInSlice++;
                      }
                      hits.push({position: position, length: word.length});
                      var wordEnd = position + word.length;

                      // move to next position of hit

                      index.pop();
                      while (index.length != 0) {
                        item = index[index.length - 1];
                        position = item.position;
                        word = item.word;
                        if (wordEnd > position) {
                          index.pop();
                        } else {
                          break;
                        }
                      }
                    }
                    searchTextCount += searchTextCountInSlice;
                    return {
                      hits: hits,
                      start: start,
                      end: end,
                      searchTextCount: searchTextCountInSlice
                    };
                  }

                  var slicesOfTitle = [];
                  if (indexOfTitle.length != 0) {
                    slicesOfTitle.push(mergeIntoSlice(title, 0, title.length, indexOfTitle));
                  }

                  var slicesOfContent = [];
                  while (indexOfContent.length != 0) {
                    var item = indexOfContent[indexOfContent.length - 1];
                    var position = item.position;
                    var word = item.word;
                    // cut out 100 characters
                    var start = position - 20;
                    var end = position + 80;
                    if(start < 0){
                      start = 0;
                    }
                    if (end < position + word.length) {
                      end = position + word.length;
                    }
                    if(end > content.length){
                      end = content.length;
                    }
                    slicesOfContent.push(mergeIntoSlice(content, start, end, indexOfContent));
                  }

                  // sort slices in content by search text's count and hits' count

                  slicesOfContent.sort(function (sliceLeft, sliceRight) {
                    if (sliceLeft.searchTextCount !== sliceRight.searchTextCount) {
                      return sliceRight.searchTextCount - sliceLeft.searchTextCount;
                    } else if (sliceLeft.hits.length !== sliceRight.hits.length) {
                      return sliceRight.hits.length - sliceLeft.hits.length;
                    } else {
                      return sliceLeft.start - sliceRight.start;
                    }
                  });

                  // select top N slices in content

                  var upperBound = parseInt('1');
                  if (upperBound >= 0) {
                    slicesOfContent = slicesOfContent.slice(0, upperBound);
                  }

                  // highlight title and content

                  function highlightKeyword(text, slice) {
                    var result = '';
                    var prevEnd = slice.start;
                    slice.hits.forEach(function (hit) {
                      result += text.substring(prevEnd, hit.position);
                      var end = hit.position + hit.length;
                      result += '<b class="search-keyword">' + text.substring(hit.position, end) + '</b>';
                      prevEnd = end;
                    });
                    result += text.substring(prevEnd, slice.end);
                    return result;
                  }

                  var resultItem = '';

                  if (slicesOfTitle.length != 0) {
                    resultItem += "<li><a href='" + articleUrl + "' class='search-result-title'>" + highlightKeyword(title, slicesOfTitle[0]) + "</a>";
                  } else {
                    resultItem += "<li><a href='" + articleUrl + "' class='search-result-title'>" + title + "</a>";
                  }

                  slicesOfContent.forEach(function (slice) {
                    resultItem += "<a href='" + articleUrl + "'>" +
                      "<p class=\"search-result\">" + highlightKeyword(content, slice) +
                      "...</p>" + "</a>";
                  });

                  resultItem += "</li>";
                  resultItems.push({
                    item: resultItem,
                    searchTextCount: searchTextCount,
                    hitCount: hitCount,
                    id: resultItems.length
                  });
                }
              })
            };
            if (keywords.length === 1 && keywords[0] === "") {
              resultContent.innerHTML = '<div id="no-result"><i class="fa fa-search fa-5x"></i></div>'
            } else if (resultItems.length === 0) {
              resultContent.innerHTML = '<div id="no-result"><i class="fa fa-frown-o fa-5x"></i></div>'
            } else {
              resultItems.sort(function (resultLeft, resultRight) {
                if (resultLeft.searchTextCount !== resultRight.searchTextCount) {
                  return resultRight.searchTextCount - resultLeft.searchTextCount;
                } else if (resultLeft.hitCount !== resultRight.hitCount) {
                  return resultRight.hitCount - resultLeft.hitCount;
                } else {
                  return resultRight.id - resultLeft.id;
                }
              });
              var searchResultList = '<ul class=\"search-result-list\">';
              resultItems.forEach(function (result) {
                searchResultList += result.item;
              })
              searchResultList += "</ul>";
              resultContent.innerHTML = searchResultList;
            }
          }

          if ('auto' === 'auto') {
            input.addEventListener('input', inputEventFunction);
          } else {
            $('.search-icon').click(inputEventFunction);
            input.addEventListener('keypress', function (event) {
              if (event.keyCode === 13) {
                inputEventFunction();
              }
            });
          }

          // remove loading animation
          $(".local-search-pop-overlay").remove();
          $('body').css('overflow', '');

          proceedsearch();
        }
      });
    }

    // handle and trigger popup window;
    $('.popup-trigger').click(function(e) {
      e.stopPropagation();
      if (isfetched === false) {
        searchFunc(path, 'local-search-input', 'local-search-result');
      } else {
        proceedsearch();
      };
    });

    $('.popup-btn-close').click(onPopupClose);
    $('.popup').click(function(e){
      e.stopPropagation();
    });
    $(document).on('keyup', function (event) {
      var shouldDismissSearchPopup = event.which === 27 &&
        $('.search-popup').is(':visible');
      if (shouldDismissSearchPopup) {
        onPopupClose();
      }
    });
  </script>





  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

</body>
</html>
